AI-fytonematodeclassificatiemodel

Sojaboon fytonematodes zijn plagen die ernstige schade aan sojabonengewassen veroorzaken en die om effectieve oplossingen voor de bestrijding ervan vragen.

In dit artikel onderzoeken we een innovatief model voor de classificatie van plagen met behulp van kunstmatige intelligentie, dat een nauwkeurigheid heeft die hoger is dan 90%.

Met behulp van hyperspectrale beelden en algoritmen voor machinaal leren genereert dit model niet alleen thematische kaarten die de toepassing van pesticiden sturen, maar draagt het ook bij aan de duurzaamheid van de landbouw door de kosten en de impact op het milieu te verminderen.

Daarnaast bespreken we de toepassing van LiDAR-technologie voor de planning van de koffieoogst en het belang van de ontwikkeling van technieken voor remote sensing.

Classificatie van fytonematodenbesmetting in sojabonen met behulp van kunstmatige intelligentie

Het classificeren van de besmetting van sojabonen met plantenaaltjes met behulp van kunstmatige intelligentie blijkt een veelbelovende innovatie voor de landbouwsector.

Het AI-model maakt gebruik van hyperspectrale beeldvorming, die gedetailleerde informatie over de gezondheid van planten vastlegt. Zo kan het model patronen identificeren die wijzen op verschillende niveaus van besmetting.

Bovendien kan het systeem deze informatie dankzij de toepassing van algoritmen voor machinaal leren vrijwel in realtime verwerken. Hierdoor wordt een nauwkeurigheid van meer dan 90% bereikt, waardoor boeren beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen over plaagbestrijding.

Generatie van thematische kaarten voor nauwkeurige toepassing van pesticiden

Thematische kaarten die gegenereerd worden op basis van modellen voor kunstmatige intelligentie, zorgen voor een revolutie in de toepassing van pesticiden in sojabonenteelt.

Met behulp van geavanceerde algoritmen identificeren deze kaarten specifieke gebieden die interventie vereisen, waardoor een kostenreductie aanzienlijk en het overmatig gebruik van chemicaliën tot een minimum beperken.

Deze technologische vooruitgang bevordert daarom duurzamere landbouwpraktijken, door de toepassing van inputs te optimaliseren en de kosten te verminderen. milieueffecten.

De implementatie van deze technologie brengt verschillende voordelen met zich mee, zoals de mogelijkheid om landbouwpesticiden nauwkeuriger en efficiënter toe te passen.

Met behulp van digitale oplossingen brengen deze technologieën bijvoorbeeld besmette gebieden in kaart, zoals beschreven in BASF Landbouw.

De belangrijkste voordelen zijn:

• Minder gebruik van pesticiden
• Optimalisatie van bronnen
• Milieubehoud

Door precisielandbouw te integreren, kunnen boeren niet alleen financiële middelen besparen, maar ook milieuvriendelijke landbouwpraktijken bevorderen.

Schatting van het koffievruchtvolume met LiDAR-technologie

LiDAR-technologie, wat staat voor Light Detection and Ranging, speelt een cruciale rol bij het schatten van het volume van koffiebessen.

Deze methode is gebaseerd op de uitzending van laserpulsen die, wanneer ze het fruit bereiken, terugkeren naar de sensor, waardoor nauwkeurige gegevens over de vorm en grootte kunnen worden verkregen.

Uit deze collecties wordt een gedetailleerd driedimensionaal model van de plantage gegenereerd, essentieel voor oogstplanning.

Bovendien is de volumetrisch proces maakt gebruik van geavanceerde beeldverwerkingsalgoritmen die 3D-gegevens analyseren om het volume van het fruit nauwkeurig te berekenen.

Op deze manier kunnen boeren de oogstopbrengst voorspellen en hun beheerstrategieën aanpassen. Zo optimaliseren ze het gebruik van hulpbronnen en minimaliseren ze verliezen.

Dankzij deze innovatieve toepassing van technologie kunnen koffieplantages hun efficiëntie verhogen en hun bedrijfskosten verlagen. Tegelijkertijd verandert de toegang tot nauwkeurige oogstinformatie de manier waarop de landbouwsector wordt beheerd.

Voor meer informatie over het gebruik van LiDAR in verschillende gewassen, bezoek het gedetailleerde artikel Schatting van de koffieproductiviteit met behulp van LiDAR bij UFV.

Remote sensing aangepast aan verschillende gewassen en kleine boeren

O aangepaste teledetectie aan verschillende culturen heeft getransformeerde landbouw bij kleine producenten, het toegankelijk maken de geavanceerde technologie voor landbouwmonitoring.

Gebruiken hyperspectrale beeldvorming en geavanceerde algoritmen voor machinaal leren is het mogelijk om de aanwezigheid van plagen of ziekten in een vroeg stadium te identificeren, waardoor er gericht kan worden ingegrepen.

Deze technologie verlaagt de bedrijfskosten en beperkt de impact op het milieu.

De toepassing van deze methodologieën wordt vereenvoudigd om de integratie in de traditionele processen van producenten te vergemakkelijken.

LiDAR-sensoren worden bijvoorbeeld gebruikt om oogstvolumes te schatten en zo de planning en toewijzing van middelen op het veld te verbeteren.

Bovendien is de sociaaleconomische impact aanzienlijk, omdat democratisering van de toegang tot innovaties.

Zie de onderstaande tabel voor enkele voordelen:

Wetenschappelijke verspreiding en samenwerking met de landbouwsector

Het publiceren van resultaten in vaktijdschriften speelt een cruciale rol bij de verspreiding van wetenschappelijke kennis die voortkomt uit onderzoek op het gebied van AI en remote sensing in de landbouw.

Deze strategie zorgt er niet alleen voor dat innovatieve ontdekkingen een breed publiek van onderzoekers en professionals uit de industrie bereiken, maar bevordert ook toegankelijkheid van kennis door deze informatie beschikbaar te stellen aan iedereen die geïnteresseerd is in het vakgebied.

Samenwerking is essentieel, omdat het openstellen voor partnerschappen met de landbouwsector het mogelijk maakt deze innovaties in de praktijk toe te passen, wat resulteert in concrete verbeteringen op het veld.

Door de uitwisseling van ervaringen wordt de verbinding tussen onderzoek en toepassing versterkt. Daar hebben zowel kleine boeren als de gehele landbouwsector profijt van.

Bovendien stimuleren deze publicaties nieuwe projecten en synergieën, waardoor een samenwerkingsomgeving ontstaat die de ontwikkeling van duurzame en efficiënte oplossingen voor de uitdagingen waarmee de moderne landbouw wordt geconfronteerd, versnelt.

De innovaties die in dit artikel worden gepresenteerd, tonen een veelbelovende toekomst voor de moderne landbouw en bieden boeren efficiënte hulpmiddelen.